理论
在前面的关于轮廓的几节里，我们介绍了轮廓相关的一些函数。但当我们用cv2.findContours()函数来找轮廓的时候，我们传入了一个参数，Contour Retrieval Mode。我们一般传的是cv2.RETR_LIST或者cv2.RETR_TREE这样就可以了。但是这个参数实际是什么意思呢？
并且在输出时我们得到了三个数组，第一个是图像，第二个是我们的轮廓，第三个输出名字是hierarchy。但是我们一直没用这个。
什么是层级?
一般来说我们用cv2.findContours()函数来检测图像里的目标，有时候目标在不同的地方，但是在有些情况下，有些图形在别的图形里面，就像图形嵌套，在这种情况下，我们把外面那层图形叫做parent，里面的叫child。这样图形里的轮廓之间就有了关系。我们可以指定一个轮廓和其他之间的是如何连接的，这种关系就是层级。
看下面的例子：
在这个图像里，不同的图形我标注了0-5，2和2a表示了最外层盒子的外部和内部轮廓。
这里轮廓0,1,2是外部的。我们可以说他们是hierarchy-0,或者他们是同层级的。
接下来是contour-2a，可以认为是轮廓-2的孩子，或者反过来，contour-2是contour-2a的父亲，所以它在hierarchy-1里。类似的contour-3是contour-2的孩子，在下一层级。最后contour4,5是contour-3a的孩子，它们在最后的层级。
OpenCV里的层级表示
每个轮廓有他自己的关于层级的信息，谁是他的孩子，谁是他的父亲等。OpenCV用一个包含四个值得数组来表示：[Next, Previous, First_Child, Parent]
"Next表明同一层级的下一个轮廓"
比如，在我们的图片里的contour-0，水上hi他相同层级的下一个轮廓？是contour-1，所以Next=1，对于Contour-1，下一个是contour-2，所以Next=2
那对于contour-2呢？没有同层级的下一个轮廓，所以Next=-1。那么对于contour-4呢？同层级的下一个是contour-5，所以下一个轮廓是contour-5.Next=5
"Previous指同层级的前一个轮廓"
和上面一样，contour-1的前一个是contour-0.contour-2的前一个contour-1.对于contour-0没有前序，所以-1
"First_Child指它的第一个孩子轮廓"
不用解释，对于contour-2,孩子是contour-2a，所以这里是contour-2a的索引，contour-3a有两个孩子，但我们只取第一个，是contour-4，所以First_Child=4.
"Parent指它的父轮廓索引"
和First_Child相反，contour-4和contour-5的parent都是contour-3a,对于contour-3a，是contour-3
注意：
如果没有孩子或者父亲，就为-1
我们知道了层级，现在来看OpenCV里的轮廓获取模式，四个标志cv2.RETR_LIST, cv2.RETR_TREE, cv2.RETR_CCOMP, cv2.RETR_EXTERNAL表示啥？
轮廓获取模式
1.RETR_LIST
这是最简单的一个，它获取所有轮廓，但是不建立父子关系，他们都是一个层级。
所以，层级属性第三个和第四个字段（父子）都是-1，但是Next和Previous还是有对应值。
下面是结果，每行是对应轮廓的层级信息。
>>> hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[ 3, 1, -1, -1],
[ 4, 2, -1, -1],
[ 5, 3, -1, -1],
[ 6, 4, -1, -1],
[ 7, 5, -1, -1],
[-1, 6, -1, -1]]])
2.RETR_EXTERNAL
如果用这个模式，它返回最外层的。所有孩子轮廓都不要，我们可以说在这种情况下，只有家族里最老的会被照顾，其他都不管。
所以在我们的图像里，有多少最外层的轮廓呢，有3个，contours 0,1,2
>>>hierarchy
array([[[ 1, -1, -1, -1],
[ 2, 0, -1, -1],
[-1, 1, -1, -1]]])
3.RETR_CCOMP
这个模式获取所有轮廓并且把他们组织到一个2层结构里，对象的轮廓外边界在等级1里，轮廓内沿（如果有的话）放在层级2里。如果别的对象在它里面，里面的对象轮廓还是放在层级1里，它的内沿在层级2.
看下面的例子，轮廓的顺序为红色，他们的层级是绿色，
看第一个轮廓，contour-0，他的层级是1，他有两个洞，contours1和2，他们都属于层级2，所以对于contour-0,Next是contour-3，没有前序，他的第一个孩子是contour-1，没有parent，所以层级数组是[3,-1,1,-1]
看contour-1，他在层级2里，Next是contour-2，没有前序，没有孩子，parent是contour-0，所以数组是[2,-1,-1,0]
同样对于contour-2，也在层级2里，没有next，前序是contour-1，没有孩子，parent是contour-0，所以[-1,1,-1,0]。
contour-3：next是contour-5，Previous是contour-0，Child是contour-4，没有parent，所以[5,0,4,-1]
contour-4:在层级2里，没有兄弟，所以没有Next，没有Previous，没有孩子，parent是contour-3，[-1,-1,-1,3]
>>> hierarchy
array([[[ 3, -1, 1, -1],
[ 2, -1, -1, 0],
[-1, 1, -1, 0],
[ 5, 0, 4, -1],
[-1, -1, -1, 3],
[ 7, 3, 6, -1],
[-1, -1, -1, 5],
[ 8, 5, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
4.RETR_TREE
最后，Mr.Perfect。它取回所有的轮廓并且创建完整的家族层级列表，它甚至能告诉你谁是祖父，父亲，儿子，孙子。。
比如把上面的图形用cv2.RETR_TREE，
对于contour-0:层级是0，Next是contour-7，没有previous，孩子是contour-1，没有parent，所以[7,-1,1,-1]
contour-1:在层级1里，没有同级的其他轮廓，没有previous，孩子是contour-2，所以[-1,-1,2,0]
>>> hierarchy
array([[[ 7, -1, 1, -1],
[-1, -1, 2, 0],
[-1, -1, 3, 1],
[-1, -1, 4, 2],
[-1, -1, 5, 3],
[ 6, -1, -1, 4],
[-1, 5, -1, 4],
[ 8, 0, -1, -1],
[-1, 7, -1, -1]]])
OpenCV里的直方图
